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Dev.toAI/ML
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Round-trip 800ms 이하 달성을 위한 실시간 AI Voice Pipeline 설계
How AI Phone Answering Actually Works Under the Hood
AI 요약
Context
전통적인 음성 인터페이스의 높은 Latency와 자연스럽지 않은 대화 흐름이 사용자 경험의 병목으로 작용. 특히 Batch 처리 중심의 STT/LLM 모델 적용 시 실시간 대화에 부적합한 응답 지연 발생.
Technical Solution
- SIP Trunking 기반의 RTP Stream 수신을 통한 Telephony 레이어 구축
- 실시간 Transcription 최적화를 위해 300ms 이하 Latency를 보장하는 Deepgram/AssemblyAI STT 채택
- Conversational Brevity 튜닝을 통한 LLM 응답 길이 제한 및 추론 시간 단축
- Streaming Inference 도입을 통한 STT-LLM-TTS 구간의 파이프라인 병렬화
- User Interruption 감지 로직 구현을 통한 실시간 음성 중단 및 재청취 제어
- 고가용성 스케줄링 API 연동을 통한 실시간 예약 및 타임존 변환 로직 처리
실천 포인트
1. 전체 파이프라인의 Latency Budget(STT+LLM+TTS)이 800ms 이내인지 검증
2. LLM 응답의 간결함을 강제하는 Prompt Engineering 및 모델 튜닝 적용
3. 사용자 발화 중단을 감지하고 즉시 AI 출력을 멈추는 Interruption Handling 구현
4. 100% 자동화보다 80% 처리 후 Human Handoff를 수행하는 폴백 전략 수립